CN112000085B - 一种基于5g大数据的网络传输性能诊断系统 - Google Patents
一种基于5g大数据的网络传输性能诊断系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112000085B CN112000085B CN202010936440.3A CN202010936440A CN112000085B CN 112000085 B CN112000085 B CN 112000085B CN 202010936440 A CN202010936440 A CN 202010936440A CN 112000085 B CN112000085 B CN 112000085B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- diagnosis
- data
- processing module
- network transmission
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,具体涉及网络传输领域,包括中央处理模块,所述中央处理模块输出端连接有网络传输模块,所述中央处理模块输入端连接有网络诊断模块,所述网络诊断模块的连接端连接有逻辑处理模块,所述逻辑处理模块的连接端连接有结果反馈模块,所述结果反馈模块的连接端连接有诊断处理模块,所述网络传输模块的连接端连接有数据处理模块,所述数据处理模块的连接端连接有输出检测模块;本发明通过设置数据处理模块,持续输出信号,保持传输性能稳定,使系统运用稳定,减少检测时长,更快得出数据和检测结果,通过设置输出检测模块,大量收集信号,可以将大量数据进行收集发送,隔离和采集。
Description
技术领域
本发明涉及网络传输技术领域,更具体地说,本发明涉及一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统。
背景技术
5G是第五代移动通信技术是最新一代蜂窝移动通信技术,也是继4G(LTE-A、WiMax)、3G(UMTS、LTE)和2G(GSM)系统之后的延伸。5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。Release-15中的5G规范的第一阶段是为了适应早期的商业部署。Release-16的第二阶段将于2020年4月完成,作为IMT-2020技术的候选提交给国际电信联盟。ITU IMT-2020规范要求速度高达20Gbit/s,可以实现宽信道带宽和大容量MIMO,网络传输是指用一系列的线路(光纤,双绞线等)经过电路的调整变化依据网络传输协议来进行通信的过程。其中网络传输需要介质,也就是网络中发送方与接收方之间的物理通路,它对网络的数据通信具有一定的影响。常用的传输介质有:双绞线、同轴电缆、光纤、无线传输媒介。网络协议即网络中(包括互联网)传递、管理信息的一些规范。如同人与人之间相互交流是需要遵循一定的规矩一样,计算机之间的相互通信需要共同遵守一定的规则,这些规则就称为网络协议。网络协议通常被分为几个层次,通信双方只有在共同的层次间才能相互联系。
专利申请公布号CN105137213A的发明专利公开了一种数据通讯实时诊断系统及方法,在馈线出现故障时,能够对故障出现时刻的信息进行修正还原重新发送;电流、电压和功率信号采集后,进行多区段多周期信号的采集,对故障信号的检测更加准确。
但是在实际使用时,仍然存在着许多问题,如只针对输出性能进行整改,并未对输出和输入进行完善,没有更好的解决输入稳定的问题。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷,本发明的实施例提供一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,通过设置数据处理模块,持续输出信号,保持传输性能稳定,对电压,电流和功率输出进行处理检测,迅速把检测结果反馈给诊断终端,使系统运用稳定,提高使用效率,对中央处理模块进行保护,与现有技术相比,减少检测时长,更快得出数据和检测结果;通过设置输出检测模块,大量收集信号,对信号进行收集发送和隔离,对信号进行诊断处理,与现有技术相比,可以将大量数据进行收集发送,隔离和采集,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
1、一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,包括中央处理模块,其特征在于:所述中央处理模块连接有网络传输模块和网络诊断模块,所述网络诊断模块连接有逻辑处理模块,所述逻辑处理模块连接有结果反馈模块,所述结果反馈模块连接有诊断处理模块,所述网络传输模块的连接有数据处理模块,所述数据处理模块连接有输出检测模块;
所述数据处理模块包括:电压检测模块、电流采集模块、以及功率输出模块,所述数据处理模块连接有反馈模块,所述反馈模块连接有诊断终端;
所述输出检测模块具体包括有信号收集模块、收发隔离模块以及打印模块,所述信号收集模块连接有数据存储模块,所述数据存储模块连接有采样模块,所述收发隔离模块连接有信号处理模块,所述打印模块连接有修正诊断模块以及检测处理模块。
在一个优选地实施方式中,所述信号处理模块上另外还连接有采样模块,所述采样模块主要用于信号处理前的信号采集。
在一个优选地实施方式中,所述采样模块上另外还连接有二次采样模块,所述二次采样模板用于信号收集后针对第一次收集的结果进行二次采样。
在一个优选地实施方式中,所述数据处理模块具体用作与电压检测模块、电流采集模块以及功率输出模块来对整个网络传输性能进行一个处理,把处理到的结果反馈给诊断终端,使诊断终端能够及时进行诊断。
在一个优选地实施方式中,所述检测处理模块上另外还连接有交互模块,所述交互模块具体为人机交互界面,主要用作于实时显示检测结果,以及工作人员对其进行参数调整。
在一个优选地实施方式中,所述诊断处理模块具体为智能处理器,主要用作于对网络诊断反馈给系统的问题进行处理解决。
在一个优选地实施方式中,所述诊断处理模块上另外还连接有检测处理模块,主要用作于把检测处理后的结果进行诊断处理,快速解决问题。
在一个优选地实施方式中,所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统还包括:数据降维模块,所述数据降维模块的一端与网络传输模块连接,另一端与所述数据处理模块连接;
所述数据降维模块,用于对所述网络传输模块输出的多维数据进行降维处理,获得降维数据,其包括:
特征子集生成单元,用于获取所述网络传输模块输出的多维数据,并获取所述多维数据对应的多个目标特征,同时,根据所述多个目标特征生成特征子集;
特征子集评估单元,用于对所述特征子集生成单元生成的特征子集进行评估,根据评估结果判断所述特征子集中的两两目标特征之间的相关性,并根据相关性结果,将所述特征子集分为独立特征子集和非独立特征子集;
特征选择单元,用于选择所述独立特征子集对应的第一代表特征;
特征提取单元,用于通过映射函数将第二代表特征从非独立特征子集中映射到新的子集空间,获得第三代表特征;
结果验证单元,用于对第一代表特征以及第三代表特征对应的降维数据进行验证;
若所述降维数据满足所述数据处理模块的数据处理规则,则将所述降维数据传输到所述数据处理模块;
否则,继续对所述降维数据进行降维处理,直到降维处理后的数据满足所述数据处理规则。
在一个优选地实施方式中,所述诊断处理模块还包括自动报警模块,所述自动报警模块包括:
控制器,报警器,若干诊断单元;
所述控制器与所述结果反馈模块以及报警器连接,且所述控制器还依次与所述若干诊断单元连接;
所述控制器接收所述结果反馈模块传输的结果反馈信息,并将所述结果反馈信息传输到所述若干诊断单元中的当前诊断单元进行诊断,同时,依次将当前诊断单元的诊断信息以及当前诊断单元之前的所有诊断单元的诊断信息传输到下一个诊断单元,当基于所述若干诊断单元对所述结果反馈信息诊断结束后,生成诊断日志;
所述控制器还用于基于生成的诊断日志,计算所述诊断日志的总数据量理论值,并通过将所述总数据量理论值与预设理论值进行比较,来控制报警器报警,其包括以下步骤:
步骤1,根据公式(1)计算当前诊断诊断单元接收到其他诊断单元的诊断信息量Sk;
Sk=∑kH*(N-k) (1)
其中,N为诊断单元的总个数,k为诊断单元的编号,H为一个诊断单元诊断一次产生的信息量的平均值,∑H*(N-k)为对H*(N-k)求和;
步骤2,根据公式(2)计算所有诊断单元接收到其他诊断单元的总信息量理论值S;
N为诊断单元诊断单元个数,k为节点编号,,H为一个诊断单元诊断一次产生的信息量的平均值,为对 求和,Sk+1为第k+1个诊断单元的诊断信息量,ln表示以e为底数的自然对数,e取值为e=2.7182818;
步骤3,将计算得到的总信息量理论值与预设理论值进行比较,当两者不一致时,控制器控制报警器报警。
本发明的技术效果和优点:
1、通过设置数据处理模块,持续输出信号,保持传输性能稳定,对电压,电流和功率输出进行处理检测,迅速把检测结果反馈给诊断终端,使系统运用稳定,提高使用效率,对中央处理模块进行保护,与现有技术相比,提高系统性能稳定性,减少检测时长,更快得出数据和检测结果;
2、通过设置输出检测模块,大量收集信号,对信号进行收集发送和隔离,对信号进行诊断处理,与现有技术相比,可以将大量数据进行收集发送,隔离和采集。
3、通过设置数据降维模块,可以减小多维数据的运算复杂程度,提高数据处理的实时性。
4、通过设置报警模块,可以实时的检测诊断处理模块的工作状态,当出现问题时可以及时处理。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图;
图2为本发明的分支结构示意图;
图3为本发明的数据处理模块结构示意图;
图4为本发明的输出检测模块结构示意图;
图5为本发明数据降维模块结构示意图。
附图标记为:1、中央处理模块;2、网络传输模块;3、网络诊断模块;4、逻辑处理模块;5、结果反馈模块;6、诊断处理模块;7、数据处理模块;8、电压检测模块;9、电流采集模块;10、功率输出模块;11、反馈模块;12、诊断终端;13、输出检测模块;14、信号收集模块;15、收发隔离模块;16、打印模块;17、数据存储模块;18、采样模块;19、信号处理模块;20、修正诊断模块;21、检测处理模块;001、数据降维模块;002、特征子集生成单元;003、特征子集评估单元;004、独立特征子集;005、非独立特征子集;006、特征选择单元;007、特征提取单元;008、结果验证单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如附图1-4所示的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,包括中央处理模块1,所述中央处理模块1输出端连接有网络传输模块2,所述中央处理模块1输入端连接有网络诊断模块3,所述网络诊断模块3的连接端连接有逻辑处理模块4,所述逻辑处理模块4的连接端连接有结果反馈模块5,所述结果反馈模块5的连接端连接有诊断处理模块6,所述网络传输模块2的连接端连接有数据处理模块7;
所述数据处理模块7具体包括有电压检测模块8、电流采集模块9、以及功率输出模块10,所述数据处理模块7的输出端连接有反馈模块11,所述反馈模块11的连接端连接有诊断终端12,所述数据处理模块7的连接端连接有输出检测模块13;
所述输出检测模块13具体包括有信号收集模块14、收发隔离模块15、以及打印模块16,所述信号收集模块14的连接端连接有数据存储模块17,所述数据存储模块17的连接端连接有采样模块18,所述收发隔离模块15的连接端连接有信号处理模块19,所述打印模块16的连接端连接有修正诊断模块20以及检测处理模块21。
实施方式具体为:当中央处理模块1开始工作时,网络传输模块2和网络诊断模块3开始运转,网络传输模块2主要通过数据处理模块7开始对外输出,确保网络正常运转,维护网络安全,输出检测模块13对网络输出时性能稳定性进行实时监测和处理,当网络传输性能出现问题时,输出检测模块13会把检测到的结果提交给网络诊断模块3,网络诊断模块3会通过逻辑处理模块4进行诊断处理,处理结果会进行结果反馈,通过诊断处理模块6完成处理解决,该实施方式具体解决了现有技术中网络传输性能检测慢,中央处理系统信号弱等问题。
如附图2所示的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,还包括交互模块。
所述交互模块具体为人机交互界面,所述交互模块连接在检测处理模块21上,主要用作于实时显示检测结果,以及工作人员对其进行参数调整。
所述信号处理模块19上另外还连接有采样模块18,所述采样模块18主要用于信号处理前的信号采集。
所述采样模块18上另外还连接有二次采样模块18,所述二次采样模板用于信号收集后针对第一次收集的结果进行二次采样。
所述数据处理模块7具体用作与电压检测模块8、电流采集模块9以及功率输出模块10来对整个网络传输性能进行一个处理,把处理到的结果反馈给诊断终端12,使诊断终端12能够及时进行诊断。
所述诊断处理模块6具体为智能处理器,主要用作于对网络诊断反馈给系统的问题进行处理解决。
所述诊断处理模块6上另外还连接有检测处理模块21,主要用作于把检测处理后的结果进行诊断处理,快速解决问题。
具体实施方式为:采样模块18上还连接有二次采样模块18,对信号收集进行二次采样,数据收集更多,更能大数据的检测,能更快检测出结果,数据处理模块7对整个网络传输性能进行一个处理,把处理到的结果反馈给诊断终端12,使诊断终端12能够及时进行诊断,交互模块具体为人机交互界面,主要用作于实时显示检测结果,以及工作人员对其进行参数调整。
本发明工作原理:
参照说明书附图1-4,通过设置数据处理模块7,持续输出信号,保持传输性能稳定,对电压,电流和功率输出进行处理检测,迅速把检测结果反馈给诊断终端12,使系统运用稳定,提高使用效率,对中央处理模块1进行保护,与现有技术相比,提高系统性能稳定性,减少检测时长,更快得出数据和检测结果;
通过设置输出检测模块13,大量收集信号,对信号进行收集发送和隔离,对信号进行诊断处理,提高检测效率,提高信号稳定性,与现有技术相比,可以将大量数据进行收集发送,隔离和采集。
参照说明书附图2,中央处理模块1工作后,网络传输模块2进行信号传输,传输过程中,对信号数据进行处理检测,检测完后,提交给网络诊断模块3进行诊断,结果反馈模块5针对诊断结果进行处理和解决,可以加快检测效率,维护网络传输性能的安全和稳定性。
在一个实施例中,所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统还包括:数据降维模块001,所述数据降维模块001的一端与网络传输模块2连接,另一端与所述数据处理模块7连接;
所述数据降维模块001,用于对所述网络传输模块2输出的多维数据进行降维处理,获得降维数据,其包括:
特征子集生成单元002,用于获取所述网络传输模块2输出的多维数据,并获取所述多维数据对应的多个目标特征,同时,根据所述多个目标特征生成特征子集,所述目标特征包括:数据的最大值、最小值、方差、标准差、光谱分布、小波分解等,所述小波分解指将数据信号分解为高频信号和低频信号,主要作用是选取多维数据中的若干重要特征进行后续运算,对多维数据进行初步降维;
特征子集评估单元003,用于对所述特征子集生成单元002生成的特征子集进行评估,根据评估结果判断所述特征子集中的两两目标特征之间的相关性,并根据相关性结果,将所述特征子集分为独立特征子集004和非独立特征子集005;
特征选择单元006,用于选择所述独立特征子集004对应的第一代表特征;
特征提取单元007,用于通过映射函数将第二代表特征从非独立特征子集005中映射到新的子集空间,获得第三代表特征;
结果验证单元008,用于对第一代表特征以及第三代表特征对应的降维数据进行验证;
若所述降维数据满足所述数据处理模块7的数据处理规则,则将所述降维数据传输到所述数据处理模块7;
否则,继续对所述降维数据进行降维处理,直到降维处理后的数据满足所述数据处理规则。
上述技术方案的工作原理及有益效果为,所述网络传输模块输出的多维数据传输给数据降维模块,数据降维模块通过特征子集生成单元获取所述多维数据对应的多个目标特征,将目标特征生成特征子集,所述目标特征包括:数据的最大值、最小值、方差、标准差、光谱分布、小波分解等,所述小波分解指将数据信号分解为高频信号和低频信号,所述特征子集生成单元主要作用是对多维数据进行初步降维,然后通过特征子集评估单元,根据评估结果判断所述特征子集中的两两目标特征之间的相关性,并根据相关性结果,将所述特征子集分为独立特征子集和非独立特征子集,独立特征子集通过特征选择单元完成最终降维,所述特征选择单元就是选择所述独立特征子集对应的第一代表特征,特征选择单元优点在于比较简单快速,所述特征提取单元是通过映射函数将第二代表特征从非独立特征子集中映射到新的子集空间,获得第三代表特征,最后通过结果验证单元对第一代表特征以及第三代表特征对应的降维数据进行验证,若所述降维数据满足所述数据处理模块的数据处理规则,则将所述降维数据传输到所述数据处理模块,否则,继续对所述降维数据进行降维处理,直到降维处理后的数据满足所述数据处理规则。通过该方案可以减小多维数据的运算复杂程度,提高数据处理的实时性。
在一个实施例中,所述诊断处理模块还包括自动报警模块,所述自动报警模块包括:
控制器,报警器,若干诊断单元;
所述控制器与所述结果反馈模块以及报警器连接,且所述控制器还依次与所述若干诊断单元连接;
所述控制器接收所述结果反馈模块传输的结果反馈信息,并将所述结果反馈信息传输到所述若干诊断单元中的当前诊断单元进行诊断,同时,依次将当前诊断单元的诊断信息以及当前诊断单元之前的所有诊断单元的诊断信息传输到下一个诊断单元,当基于所述若干诊断单元对所述结果反馈信息诊断结束后,生成诊断日志;
所述控制器还用于基于生成的诊断日志,计算所述诊断日志的总数据量理论值,并通过将所述总数据量理论值与预设理论值进行比较,来控制报警器报警,其包括以下步骤:
步骤1,根据公式(1)计算当前诊断诊断单元接收到其他诊断单元的诊断信息量Sk;
Sk=∑kH*(N-k) (1)
其中,N为诊断单元的总个数,k为诊断单元的编号,H为一个诊断单元诊断一次产生的信息量的平均值,∑H*(N-k)为对H*(N-k)求和;
步骤2,根据公式(2)计算所有诊断单元接收到其他诊断单元的总信息量理论值S;
N为诊断单元诊断单元个数,k为节点编号,,H为一个诊断单元诊断一次产生的信息量的平均值,为对 求和,Sk+1为第k+1个诊断单元的诊断信息量,ln表示以e为底数的自然对数,e取值为e=2.7182818;
步骤3,将计算得到的总信息量理论值与预设理论值进行比较,当两者不一致时,控制器控制报警器报警。
上述技术方案的工作原理及有益效果为:控制器接收所述结果反馈模块传输的结果反馈信息,并将所述结果反馈信息传输到所述若干诊断单元中的当前诊断单元进行诊断,同时,依次将当前诊断单元的诊断信息以及当前诊断单元之前的所有诊断单元的诊断信息传输到下一个诊断单元,当基于所述若干诊断单元对所述结果反馈信息诊断结束后,生成诊断日志,根据公式(1)(2)计算出理论产生的信息总量与系统日志的信息重量进行对比,当信息总量不一致时说明诊断单元出现问题,控制器控制报警器报警,该方案可以实时的检测诊断处理模块的工作状态,当出现问题时可以及时处理。
最后应说明的几点是:首先,在本申请的描述中,需要说明的是,除非另有规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系,当被描述对象的绝对位置改变,则相对位置关系可能发生改变;
其次:本发明公开实施例附图中,只涉及到与本公开实施例涉及到的结构,其他结构可参考通常设计,在不冲突情况下,本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合;
最后:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,包括中央处理模块(1),其特征在于:所述中央处理模块(1)连接有网络传输模块(2)和网络诊断模块(3),所述网络诊断模块(3)连接有逻辑处理模块(4),所述逻辑处理模块(4)连接有结果反馈模块(5),所述结果反馈模块(5)连接有诊断处理模块(6),所述网络传输模块(2)的连接有数据处理模块(7),所述数据处理模块(7)连接有输出检测模块(13);
所述数据处理模块(7)包括:电压检测模块(8)、电流采集模块(9)、以及功率输出模块(10),所述数据处理模块(7)连接有反馈模块(11),所述反馈模块(11)连接有诊断终端(12);
所述输出检测模块(13)具体包括有信号收集模块(14)、收发隔离模块(15)以及打印模块(16),所述信号收集模块(14)连接有数据存储模块(17),所述数据存储模块(17)连接有采样模块(18),所述收发隔离模块(15)连接有信号处理模块(19),所述打印模块(16)连接有修正诊断模块(20)以及检测处理模块(21);
所述诊断处理模块还包括自动报警模块,所述自动报警模块包括:
控制器,报警器,若干诊断单元;
所述控制器与所述结果反馈模块以及报警器连接,且所述控制器还依次与所述若干诊断单元连接;
所述控制器接收所述结果反馈模块传输的结果反馈信息,并将所述结果反馈信息传输到所述若干诊断单元中的当前诊断单元进行诊断,同时,依次将当前诊断单元的诊断信息以及当前诊断单元之前的所有诊断单元的诊断信息传输到下一个诊断单元,当基于所述若干诊断单元对所述结果反馈信息诊断结束后,生成诊断日志;
所述控制器还用于基于生成的诊断日志,计算所述诊断日志的总数据量理论值,并通过将所述总数据量理论值与预设理论值进行比较,来控制报警器报警,其包括以下步骤:
步骤2,根据公式(2)计算所有诊断单元接收到其他诊断单元的总信息量理论值S;
步骤3,将计算得到的总信息量理论值与预设理论值进行比较,当两者不一致时,控制器控制报警器报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,其特征在于:所述信号处理模块(19)上另外还连接有采样模块(18),所述采样模块(18)主要用于信号处理前的信号采集。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,其特征在于:所述采样模块(18)上另外还连接有二次采样模块,所述二次采样模块用于信号收集后针对第一次收集的结果进行二次采样。
4.根据权利要求1所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,其特征在于:所述数据处理模块(7)具体用作与电压检测模块(8)、电流采集模块(9)以及功率输出模块(10)来对整个网络传输性能进行一个处理,把处理到的结果反馈给诊断终端(12),使诊断终端(12)能够及时进行诊断。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,其特征在于:所述检测处理模块(21)上另外还连接有交互模块,所述交互模块具体为人机交互界面,主要用作于实时显示检测结果,以及工作人员对其进行参数调整。
6.根据权利要求1所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,其特征在于:所述诊断处理模块(6)具体为智能处理器,主要用作于对网络诊断反馈给系统的问题进行处理解决。
7.根据权利要求1所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,其特征在于:所述诊断处理模块(6)上另外还连接有检测处理模块(21),主要用作于把检测处理后的结果进行诊断处理,快速解决问题。
8.根据权利要求1所述的一种基于5G大数据的网络传输性能诊断系统,其特征在于:还包括:数据降维模块(001),所述数据降维模块(001)的一端与网络传输模块(2)连接,另一端与所述数据处理模块(7)连接;
所述数据降维模块(001),用于对所述网络传输模块(2)输出的多维数据进行降维处理,获得降维数据,其包括:
特征子集生成单元(002),用于获取所述网络传输模块(2)输出的多维数据,并获取所述多维数据对应的多个目标特征,同时,根据所述多个目标特征生成特征子集;
特征子集评估单元(003),用于对所述特征子集生成单元(002)生成的特征子集进行评估,根据评估结果判断所述特征子集中的两两目标特征之间的相关性,并根据相关性结果,将所述特征子集分为独立特征子集(004)和非独立特征子集(005);
特征选择单元(006),用于选择所述独立特征子集(004)对应的第一代表特征;
特征提取单元(007),用于通过映射函数将第二代表特征从非独立特征子集(005)中映射到新的子集空间,获得第三代表特征;
结果验证单元(008),用于对第一代表特征以及第三代表特征对应的降维数据进行验证;
若所述降维数据满足所述数据处理模块(7)的数据处理规则,则将所述降维数据传输到所述数据处理模块(7);
否则,继续对所述降维数据进行降维处理,直到降维处理后的数据满足所述数据处理规则。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010936440.3A CN112000085B (zh) | 2020-09-08 | 2020-09-08 | 一种基于5g大数据的网络传输性能诊断系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010936440.3A CN112000085B (zh) | 2020-09-08 | 2020-09-08 | 一种基于5g大数据的网络传输性能诊断系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112000085A CN112000085A (zh) | 2020-11-27 |
CN112000085B true CN112000085B (zh) | 2021-08-31 |
Family
ID=73469634
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010936440.3A Active CN112000085B (zh) | 2020-09-08 | 2020-09-08 | 一种基于5g大数据的网络传输性能诊断系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112000085B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112702212B (zh) * | 2021-01-13 | 2023-07-28 | 深圳市云天智能通讯有限公司 | 一种多网络混合使用通讯系统和终端设备 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102420700A (zh) * | 2011-11-28 | 2012-04-18 | 武汉大学 | 网络故障诊断系统 |
CN103456141A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-12-18 | 国家电网公司 | 一种基于多维变量样本信息库的水电机组状态报警方法 |
CN104943545A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-09-30 | 丁银菏 | 一种智能终端整合平视系统 |
CN105137213A (zh) * | 2015-06-13 | 2015-12-09 | 许昌学院 | 一种数据通讯实时诊断系统及方法 |
CN107223323A (zh) * | 2016-09-01 | 2017-09-29 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 网络诊断的方法、云端智能机器人、网络设备及专用网络 |
CN108632864A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-09 | 西安云次幂信息科技有限公司 | 一种基于终端基带芯片收集信令的网络优化系统 |
CN109242002A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-18 | 深圳信息职业技术学院 | 高维数据分类方法、装置及终端设备 |
CN108055152B (zh) * | 2017-12-11 | 2020-11-06 | 国网河南省电力公司信息通信公司 | 基于分布式服务日志的通信网络信息系统异常检测方法 |
-
2020
- 2020-09-08 CN CN202010936440.3A patent/CN112000085B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102420700A (zh) * | 2011-11-28 | 2012-04-18 | 武汉大学 | 网络故障诊断系统 |
CN103456141A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-12-18 | 国家电网公司 | 一种基于多维变量样本信息库的水电机组状态报警方法 |
CN105137213A (zh) * | 2015-06-13 | 2015-12-09 | 许昌学院 | 一种数据通讯实时诊断系统及方法 |
CN104943545A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-09-30 | 丁银菏 | 一种智能终端整合平视系统 |
CN107223323A (zh) * | 2016-09-01 | 2017-09-29 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 网络诊断的方法、云端智能机器人、网络设备及专用网络 |
CN108055152B (zh) * | 2017-12-11 | 2020-11-06 | 国网河南省电力公司信息通信公司 | 基于分布式服务日志的通信网络信息系统异常检测方法 |
CN108632864A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-09 | 西安云次幂信息科技有限公司 | 一种基于终端基带芯片收集信令的网络优化系统 |
CN109242002A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-18 | 深圳信息职业技术学院 | 高维数据分类方法、装置及终端设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112000085A (zh) | 2020-11-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111478737B (zh) | 射频测试方法、装置、电子装置及存储介质 | |
CN103716137A (zh) | 一种识别ZigBee传感器网络丢包原因的方法及其系统 | |
US11632077B2 (en) | Fault point position determining method and apparatus and photovoltaic system | |
CN112000085B (zh) | 一种基于5g大数据的网络传输性能诊断系统 | |
CN111404480A (zh) | 光伏系统、光伏单元的分组方法、计算设备及存储介质 | |
CN114726740A (zh) | 台区拓扑识别方法、系统及智能融合终端 | |
CN104935446A (zh) | 基于可信度挖掘的网络质量评估方法及装置 | |
CN114827296B (zh) | 一种基于多种通讯协议进行数据通讯的通讯方法及系统 | |
CN115356561B (zh) | 线损校准方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质 | |
US9571201B2 (en) | Transmission apparatus, line card and control method of transmission apparatus | |
CN111639703A (zh) | 一种基于离散点集最小包围圆计算基站位置的方法 | |
CN106535232A (zh) | 一种频点优化方法及装置 | |
CN115474264A (zh) | 发射功率调节方法、装置、终端及存储介质 | |
CN115118357A (zh) | 一种收发组件故障检测方法、装置及存储介质 | |
CN112367311B (zh) | DDoS攻击检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114301143A (zh) | 一种基于物联网的电池组电量均衡系统 | |
CN114375055A (zh) | 一种带宽处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114069724A (zh) | 一种电力信息物理系统信息链路脆弱性分析方法 | |
CN113514700A (zh) | 基于实际故障信息的系统阻抗校核方法 | |
CN116916166B (zh) | 一种基于ai图像解析的遥测终端机 | |
CN117579344B (zh) | 一种网络结构特征异常检测系统 | |
CN101989872B (zh) | 一种天线跳线线序检测方法 | |
CN111950853A (zh) | 一种基于信息物理双侧数据的电力运行状态白名单生成方法 | |
CN114244750B (zh) | 基于移动终端typec接口的rs485通信电路系统 | |
CN117993909B (zh) | 一种智能移动支付系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20230423 Address after: Floor 8-12, Building 3, No. 75, Songyuan Road, Guiyuan Street, Luohu District, Shenzhen, Guangdong 518000 Patentee after: SHENZHEN TONGCHUANG COMMUNICATION Co.,Ltd. Address before: 510000 room A101, no.6, Lane 2, hantangwei, Cencun, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province Patentee before: Guangzhou Yunye Technology Co.,Ltd. |